拡大・縮小を考慮した双対四元数によるスキニング方法
†,††a) ††b) Dual-quaternion Skinning with Scaling Tsuneya KURIHARA†,††a) and Tomoyuki NISHITA††b) (dual quaternions) DLB (Dual quaternion Linear Blending) DLB DLB SSD(Skeleton Subspace Deformation) DLB 1. [1], [2] [3], [4] [5] [7] SSD skeleton subspace deformation) SSD SSD linear blend skinning vertex blending, enveloping SSD SSD Magnenat-Thalmann [8] † Central Research Laboratory, Hitachi, Ltd.,
RBF interpolation and Gaussian process regression through an RKHS formulation
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放射基底関数 - Wikipedia
函数近似（英語版）において、各々適当な点に関して球対称となる実数値函数からなる基底を考えるとき、各基底函数は放射基底関数（英: radial basis function、RBF、動径基底関数）と呼ばれる。一般に、函数 φ が動径函数あるいは球対称 (radial) であるとは、φ(x) = φ(‖ x ‖), すなわちその値が偏角成分に依存せず動径成分（つまり原点からの距離）のみに依存して決まることを言う。従って動径基底函数は適当な点 c を中心として、c からの距離のみに依存して決まる (φ(x; c) = φ(‖ x − c ‖))。ここで、ノルムはふつうユークリッド距離で考えるが、べつの距離函数を取ることもできる。 動径基底函数の和としての近似の過程は、単純な種類のニューラルネットワークとしても解釈することができる。これはもともとは David Broomhead と David
放射基底関数（Radial basis function, RBF） - 大人になってからの再学習
放射基底関数、英語でRadial basis function、略してRBFは、言葉として見ると難しそうだけど、 実際は何のことはない「距離に基づいて値が決まる関数」のこと。 変数xの原点からの距離を||x||で表せば、次のようになる。 φ(x)=φ(||x||) 代表的なのがガウス関数。これは次のような形をしていて、正規分布関数とも呼ばれる。原点からの距離に応じて値が減衰していくのがわかる。 変数が2次元のガウス関数は、次のような形になる。 ガウス関数は、あくまで1つの例であって、距離に基づいて値が決まれば、それは放射基底関数だと言える。 最初の図のように、1次元の変数であれば、原点を中心に左右対称な形になる。 2番目の図のように、2次元の変数であれば、原点を中心とした回転対称な形になる。 ■ 基底関数について どうして「基底関数」という名前が付いているのか？ そもそも基底関数とは、別の
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FLIPPINGLESS RIGS, EULER, MATRIX AND QUAT THEORY Most of the riggers have to face this problem very early in their riggers life: a bone that flips in some specific rotation angles. Oviously a very awful behaviour that should be avoided as much as possible, but it's not an easy task, and that's because those flippings are impossible to avoid. At some angle, in some rate, or some intensity, that fli
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